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基于GM-ANN模型的生态足迹时间序列预测分析——以甘肃省为例
被引量:
7
1
作者
赵煜
李文龙
+1 位作者
李自珍
马智慧
《兰州大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期83-89,共7页
基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹...
基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹为1.517 hm^2/人,人均生态承载力为1.077 hm^2/人,人均生态冗余为-0.44hm^2/人.预测结果显示,到2015年和2020年,甘肃省人均生态足迹将分别达到2.503 hm^2/人和2.870 hm^2/人,而人均生态承载力将分别降至0.985 hm^2/人和0.930 hm^2/人,人均生态冗余则分别为-1.518hm^2/人和-1.940 hm^2/人.这说明未来该省生态经济仍处于不可持续状态,急需调整经济结构与消费模式,以降低其人均生态足迹和增加生态冗余值.另外,通过内插拟合能力检验分析证明,新建立的GM-ANN模型与常用的GM(1,1)模型相比,可使预测精度提高1.7%,在分析和预测不确定系统中有明显的优越性.因此,GM-ANN模型在研究生态足迹动态的过程中,有着较为广泛的应用前景.
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关键词
生态足迹
生态承载力
gm-ann模型
评价
预测
甘肃省
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职称材料
基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法
被引量:
7
2
作者
杨彪
李慧民
+1 位作者
孟海
裴兴旺
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期149-153,共5页
建筑物沉降观测结束之后,为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率,准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先,将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合,提出GM-ANN预测模型。然后,结合工...
建筑物沉降观测结束之后,为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率,准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先,将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合,提出GM-ANN预测模型。然后,结合工程实例验证模型对监测沉降危险点数据变化的准确性,形成Matlab拟合曲线和预测趋势图。最终,结果表明仅考虑时间因素,GM-ANN模型明显优于灰色GM(1,1)模型,可使预测精度提高将近三倍。因此,利用GM-ANN预测模型可以对建筑物安全性进行有效预测。
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关键词
建筑物
沉降观测
gm-ann模型
MATLAB仿真
安全预测
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职称材料
题名
基于GM-ANN模型的生态足迹时间序列预测分析——以甘肃省为例
被引量:
7
1
作者
赵煜
李文龙
李自珍
马智慧
机构
兰州大学干旱与草地农业生态教育部重点实验室
兰州商学院统计学院
兰州大学草地农业科技学院
兰州大学数学与统计学院
出处
《兰州大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期83-89,共7页
基金
国家自然科学基金项目(30970491
30970478
11126183)
文摘
基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹为1.517 hm^2/人,人均生态承载力为1.077 hm^2/人,人均生态冗余为-0.44hm^2/人.预测结果显示,到2015年和2020年,甘肃省人均生态足迹将分别达到2.503 hm^2/人和2.870 hm^2/人,而人均生态承载力将分别降至0.985 hm^2/人和0.930 hm^2/人,人均生态冗余则分别为-1.518hm^2/人和-1.940 hm^2/人.这说明未来该省生态经济仍处于不可持续状态,急需调整经济结构与消费模式,以降低其人均生态足迹和增加生态冗余值.另外,通过内插拟合能力检验分析证明,新建立的GM-ANN模型与常用的GM(1,1)模型相比,可使预测精度提高1.7%,在分析和预测不确定系统中有明显的优越性.因此,GM-ANN模型在研究生态足迹动态的过程中,有着较为广泛的应用前景.
关键词
生态足迹
生态承载力
gm-ann模型
评价
预测
甘肃省
Keywords
ecological footprint
ecological capacity
gm-ann
model
evaluation
prediction
Gansu province
分类号
Q332 [生物学—遗传学]
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职称材料
题名
基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法
被引量:
7
2
作者
杨彪
李慧民
孟海
裴兴旺
机构
西安建筑科技大学材料与矿资学院
西安建筑科技大学土木工程学院
中冶建筑研究总院有限公司
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期149-153,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51178386)
住建部科技项目项目(2015-R3-003)
文摘
建筑物沉降观测结束之后,为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率,准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先,将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合,提出GM-ANN预测模型。然后,结合工程实例验证模型对监测沉降危险点数据变化的准确性,形成Matlab拟合曲线和预测趋势图。最终,结果表明仅考虑时间因素,GM-ANN模型明显优于灰色GM(1,1)模型,可使预测精度提高将近三倍。因此,利用GM-ANN预测模型可以对建筑物安全性进行有效预测。
关键词
建筑物
沉降观测
gm-ann模型
MATLAB仿真
安全预测
Keywords
building
settlement observation
gm-ann
model
Matlab simulation
safety predictionpredication
分类号
X947 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM-ANN模型的生态足迹时间序列预测分析——以甘肃省为例
赵煜
李文龙
李自珍
马智慧
《兰州大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
下载PDF
职称材料
2
基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法
杨彪
李慧民
孟海
裴兴旺
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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